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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种语音欺骗攻击检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119049479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411211329.2，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权一种语音欺骗攻击检测方法及装置是由邓贤君;孙嘉琦;刘生昊;易灵芝;范晓萱;肖子恒;程敏敏设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语音欺骗攻击检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语音欺骗攻击检测方法，包括以下步骤：步骤S1、加载语音训练集中语音数据，按预设采样率对所述语音数据进行采样，将所述语音数据转换为数字语音信号；步骤S2、将所述数字语音信号输入线性滤波器，提取描述所述数字语音信号频域特征的线性频率倒谱系数；步骤S3、搭建用于语音欺骗攻击的检测模型，使用所述数字信号的线性频率倒谱系数对所述检测模型进行训练；步骤S4、将所述待检测语音输入训练好的检测模型，根据所述检测模型的输出判断所述待检测语音是否为欺骗语音。本发明具有语音欺骗检测精度高的效果。

本发明授权一种语音欺骗攻击检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种语音欺骗攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、加载语音训练集中语音数据，按预设采样率对所述语音数据进行采样，将所述语音数据转换为数字语音信号； 步骤S2、将所述数字语音信号输入线性滤波器，提取描述所述数字语音信号频域特征的线性频率倒谱系数； 步骤S3、搭建用于语音欺骗攻击的检测模型，使用所述数字语音信号的线性频率倒谱系数对所述检测模型进行训练； 步骤S4、将待检测语音输入训练好的检测模型，根据所述检测模型的输出判断所述待检测语音是否为欺骗语音； 所述步骤S3具体为： 步骤S31、搭建用于语音欺骗攻击的检测模型，所述检测模型包括卷积层、Res2Net模块、注意力模块、全连接层以及激活函数； 步骤S32、将所述数字信号的线性频率倒谱系数输入所述检测模型，通过反向传播调整所述检测模型的参数，直至达到预设的结束条件； 所述步骤S32，具体为： 步骤S321、将所述线性频率倒谱系数输入所述检测模型的卷积层进行滑动窗口处理，提取初始特征信息； 步骤S322、将所述初始特征信息输入所述检测模型的Res2Net模块、注意力模块，得到特征矩阵； 步骤S323、将所述特征矩阵通过全局平均池化得到特征描述向量，对每个通道上的特征描述向量进行展平操作，将展平后的特征描述向量输入所述检测模型的全连接层，所述全连接层的输出经过激活函数后，得到最终的预测向量； 步骤S324、根据预测向量的数据和标签，使用二分类交叉熵损失函数反向传播计算梯度，调整所述检测模型的权重和偏置； 所述检测模型的注意力模块利用全局平均池化分别提取输入信号在垂直方向和水平方向的位置信息，分别根据垂直方向和水平方向的位置信息计算垂直方向和水平方向的关注权重，得到所述注意力模块的输出； 将上一层提取到的初始特征信息输入到Res2Net模块中；将Res2Net模块的输出输入相应的注意力模块；重复上述Res2Net模块和注意力模块的操作，直到输入的初始信息特征经过所有的Res2Net模块和注意力模块，得到最终的特征矩阵。

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